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龙图腾网获悉西安热工研究院有限公司申请的专利一种核反应堆压力容器内表面缺陷识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118644758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410680234.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种核反应堆压力容器内表面缺陷识别方法及系统是由李巍;李太江;孙琦;张瑞刚;贾北北;陈盛广;李生文;李聚涛;娄正计;杨强斌设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种核反应堆压力容器内表面缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种核反应堆压力容器内表面缺陷识别方法及系统，包括：采集压力容器表面的图像数据；构建光照角度注意力机制，利用数据集中图像建立特征图，根据特征图的空间关系生产空间注意力图；使用所述光照角度注意力机制对YOLOv5模型进行改进，通过改进后的YOLOv5对压力容器表面缺陷进行识别。具有缺陷识别效率高、漏检率低等特点。能够有效应对在不同光照条件下进行缺陷检测时常见的问题。这种精确的缺陷定位和识别能力，对于确保压力容器的安全运行至关重要，尤其是在进行定期维护和检查时。

本发明授权一种核反应堆压力容器内表面缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种核反应堆压力容器内表面缺陷识别方法，其特征在于，包括： 采集压力容器表面的图像数据； 构建光照角度注意力机制，利用数据集中图像建立特征图，根据特征图的空间关系生产空间注意力图； 使用所述光照角度注意力机制对YOLOv5模型进行改进，通过改进后的YOLOv5对压力容器表面缺陷进行识别； 所述图像数据包括，在完成图像采集后，对图像进行预处理，并记录图像规格数据和图像内容数据； 所述图像规格数据包括，每个压力容器表面图像的分辨率和色深； 所述图像内容数据包括，根据预设的图像采集的频率，获取每个采样节点的压力容器表面图像； 所述预处理包括，使用高斯金字塔分解图像至不同层级，对每一层应用不同程度的光照补偿； 其中，Iscale[k]表示经过第k层高斯金字塔处理后的图像，GaussI表示对原始图像I应用高斯滤波的结果，↓k表示将图像下采样k次；αk表示层级特定的光照补偿参数，γk表示调整对比度的层级特定参数； 将CLAHE用于多尺度处理后的每个层级，增强所有尺度上的局部特征； Ienh[k]＝CLAHEIscale[k] 使用拉普拉斯金字塔重建，结合所有尺度的增强特征，并应用高通滤波突出高频细节； Iinv＝HighPassIlap1+MeanIlap 其中，↑k表示上采样操作；CLAHE表示对比度限制自适应直方图均衡化的过程；Ienh[k]表示经过局部对比度增强后的第k层图像；Ilap表示经过拉普拉斯金字塔处理合并所有层级后的图像；Laplace表示拉普拉斯金字塔操作，用于从每层增强图像中提取高频细节；Iinv表示从Ilap提取的光照不变特征图像；HighPass表示用于突出图像中的高频部分的高通滤波器；MeanIlap表示对Ilap图像进行的局部均值滤波； 利用Gabor滤波器提取方向敏感的纹理特征； 其中，Igabor表示经过Gabor滤波处理后的图像，用于提取方向敏感的纹理特征；θ表示方向变量；Θ表示Gabor滤波器的方向集合； 所述光照角度注意力机制包括，将提取方向敏感的纹理特征后的图像Igabor作为输入，使用卷积操作从图像中提取特征图，表示为： 其中，Igabor表示输入图像，N表示卷积核的数量，wi表示第i个卷积核的权重，Ki表示第i个卷积核，FIgabor表示特征图的响应； 使用距离矩阵，对图像中的各像素位置之间的空间关系进行表示： 其中，x和y表示图像中不相同的两个像素位置，σ表示空间距离的衰减参数； 结合特征图、空间关系和光照角度编码生成所述空间注意力图； 其中，FIgaborxu表示在位置x的特征图的响应；FIgaboryu表示在位置y的特征图的响应；M表示特征图的维数；u表示特征图的索引；Ax,y表示空间注意力图，值域[0，1]，显示在位置x和y上的注意力权重；Lθ＝cosθ，θ表示光照与图像平面的角度；Sx,y表示空间关系，值域为[0,1]，表示位置x和y之间的空间相似度； 所述光照角度注意力机制还包括，利用注意力图Ax,y调整原始图像像素值；对于图像中的每个像素通过与其相关的其他像素y的权重，调整像素值； 其中，Iadjustedx表示权重调整后的图像中位置x的像素值；Iy表示位置y的原始像素值；Ix表示位置x的原始像素值。

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